TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #440 · 8.07

Посты про путешествие вызвали самый большой отток подписчиков в Телеграме за всё время существования канала. При этом ВКонтакте, наоборот, активность повысилась в эти дни. Всё чаще подтверждается, что от Телеграма ждут всё-таки некоторой единой тематики. То есть человек подписывается не на блог такого-то автора, а на блог про такие-то штуки. А я вот так и не остановился ни на какой единственной теме: хочется писать про разное. Но да, я и сам не люблю трэвел-блоги. На мой взгляд они какие-то очень уж одинаковые. Хотя вот смотрел на ютубе про мотопутешествия и про чувака на товарных поездах. И там и там именно формат путешествия был интересен. В остальном же: если место тебе не нравится, то смотреть не хочешь. А если нравится, то обычно до него сложно добраться, и ты понимаешь, что вероятнее всего никогда в жизни там не окажешься. Но я всё равно сужать тематику блога не стану. У меня ещё кстати много съёмок, в том числе с коптера, займусь монтажом, как время освободится. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8